Анализа на слика: што е тоа и како да се користи

од Ким Ажурирано: Јуни 29, 2022

Анализата на слики е моќна алатка за извлекување информации од слики.

Ова може да се користи за различни цели, од следење на промените во околината до препознавање на лица до анализа на медицински слики.

Во оваа статија, ќе ви дадеме краток вовед во анализата на слики и како можете да ја користите. Ќе ја покриеме дефиницијата за анализа на слики, различните техники и алатки достапни и потенцијалните апликации на анализа на слики.

Дефиниција за анализа на слики

Анализата на слики е алатка која се користи за да се добие увид во дигитални слики. Најчесто се користи во различни области како што се медицината, научните истражувања, надзорот, обработката на слики и многу други.

Во суштина, тоа е процес на собирање податоци од слика и анализа на податоците за да се добијат информации за содржината на сликата. Анализата на сликата помага да се обезбедат информации за квалитетот или карактеристиките на сликата како што се нејзината големина, форма, интензитет/светлина, боја составот или неговиот план на подот.

Постојат неколку техники кои се користат во анализата на сликите, како што се техниките на просторна трансформација како екстракција на подслика и обработка на блокови; карактеристики на техники за извлекување кои наоѓаат точки или региони од интерес користејќи детектори на рабови или алгоритми за трасирање на границите; техники на класификација кои ги класифицираат објектите во категории; техники на сегментација кои ги анализираат објектите од позадината; и алгоритми за препознавање шаблони кои препознаваат објекти користејќи статистички методи.

Со користење на алатки за анализа на слики за апликации како што се откривање објекти и препознавање лица, може да се подобри корисничкото искуство при користење на дигитални медиуми. Исто така, можно е да се користи анализа за научно истражување со цел да се проценат корелациите помеѓу дефинираните граници во една или група слики. И на крај, оваа технологија значително се користи и од медицински професионалци низ специјалности, вклучително и радиологија и патологија за дијагностицирање на различни состојби врз основа на скенирани слики направени од пациенти.

Видови на анализа на слики

Анализата на слики е извлекување на значајни информации од дигитални слики. Тоа е многу широк поим кој опфаќа многу различни видови задачи поврзани со слики, вклучувајќи препознавање и идентификација на објекти, мерење на обликот, препознавање шаблони, анализа на сцена и класификација.

Постојат многу видови техники за анализа на слики; некои од почестите вклучуваат:
-Пиксели-заснована/просторна анализа – Овој тип на анализа вклучува рачно броење на поединечни пиксели или кластери пиксели за мерење на површини (големина, облик) и густина (распределба).
-Статистичка анализа - Овој пристап користи статистички методи за да ги процени карактеристиките поврзани со регионите во сликата како контраст или осветленост.
-Машинско учење/Вештачка интелигенција – Алгоритмите за вештачка интелигенција (АИ) овозможуваат моќни автоматизирани задачи за обработка на слики, како што се откривање на објекти или семантичка сегментација со помош на конволутивни невронски мрежи (CNN).
-Анализа на текстура - Оваа техника мери како елементите во сликата се распоредени еден на друг во однос на текстурата - варијацијата во сивите нивоа или боите на голема површина.
- Анализа на хистограм - Анализата на хистограм обично вклучува мерење на статистички распределби во рамките на сликата како што се контраст, осветленост, нијанса и сатурација.
-Техники на филтрирање - Техниките на филтрирање вклучуваат математички операции на цела обработена низа со интензитет што менуваат одредени делови од низата додека ги зачувуваат другите. Филтрите често се користат за подобрување на рабовите или отстранување на шумот од сликата со измазнување на овие несакани области.
-Техники за трансформација на Фурие - Овој метод користи Фуриеови трансформации кои ги разложуваат сликите на неколку компоненти врз основа на опсегот на фреквенција и/или ориентации присутни во влезната рамка. Ова овозможува да се изолираат делови и објекти кои може да имаат посебни карактеристики во однос на целокупниот изглед на другите компоненти во кадарот – како што се разликите во текстурата или обликот – овозможувајќи полесно откривање на предмети за време на процесите на сегментација.

Придобивки од анализата на сликата

Анализата на слики е непроценлива алатка за стекнување увид од дигиталните слики. Се користи за препознавање на обрасци, идентификување објекти и извлекување значајни информации од медиумите. Од медицински истражувања до препознавање на лица, анализата на слики може да има корист од широк спектар на индустрии. Овде ќе ги истражиме предностите на анализата на слики и како може да се користи за подобрување на различни полиња.

Подобрено искуство на клиентите

Анализата на слики може да помогне да се подобрат искуствата на клиентите, овозможувајќи им на компаниите брзо и прецизно да ги разберат преференциите на клиентите. Со имплементирање на техники за анализа на слики, бизнисите можат да користат податоци од слики како демографија, локации и емоционални одговори за подобро да ги насочат своите реклами или да ја персонализираат содржината за клиентите. Користењето на овие податоци може да доведе до подобрен ангажман со клиентите, како и зголемена продажба за компанијата.

Анализата на слики, исто така, им помага на бизнисите подобро да го разберат контекстот на нивните слики. На пример, технологијата за препознавање бои им овозможува на компаниите да ги идентификуваат боите на сликата и да утврдат како тие се поврзани со производи или услуги. Оваа информација може да им помогне на бизнисите да стекнат разбирање за однесувањето на клиентите во однос на одредена услуга или производ. Дополнително, бизнисите можат да користат технологија за препознавање објекти за да ги идентификуваат објектите на сликата и подобро да ги разберат преференциите на клиентите врз основа на предметите што ги претпочитаат.

Конечно, анализата на слики им овозможува на бизнисите побрзо да собираат податоци, додека сепак ја одржуваат точноста во процесот. Компаниите повеќе не треба рачно да прегледуваат стотици слики кога се обидуваат да ги одредат преференциите на клиентите; Наместо тоа, тие се способни да го автоматизираат овој процес користејќи техники за анализа на слики кои значително ја подобруваат ефикасноста додека сè уште добиваат точни резултати од неговата анализа на сликите. Ова значи дека клиентите добиваат пристап до персонализирано рекламирање побрзо од кога било досега, овозможувајќи им на компаниите да обезбедат подобро целокупно корисничко искуство за своите клиенти.

Зголемена точност и ефикасност

Анализата на слики обезбедува бројни придобивки за бизнисите, вклучувајќи зголемена точност и ефикасност. Со анализа на слики наместо да се потпира на рачни или текстуални методи, анализата на слики може значително да ги намали грешките во внесувањето податоци и да го забрза времето на обработка за дадена задача.

Анализата на слики, исто така, ја елиминира потребата за рачно просејување на големи количини на информации. Наместо тоа, алгоритам може брзо да најде релевантни податоци и да идентификува шеми кои лесно ќе бидат толкувани од луѓето. Ова го забрзува процесот на донесување одлуки и ги минимизира потенцијалните скапи грешки поради човечка грешка или надзор.

Покрај тоа, анализата на слики го олеснува брзото идентификација на шаблоните во неверојатно големи збирки на податоци за кои ќе бидат потребни илјадници работни часови за рачно просејување. Ова драстично ги намалува трошоците за работна сила додека истовремено ја зголемува точноста и ефикасноста. Анализата на слики, исто така, им овозможува на организациите да ги измерат трендовите што инаку ги пропуштиле со традиционалните методи, помагајќи им да донесуваат подобри одлуки побрзо од кога било досега.
Со користење на технологија за анализа на слики, бизнисите можат да ги минимизираат грешките во внесувањето податоци и да ги намалат трошоците за работна сила, а истовремено да ја зголемат точноста и ефикасноста во нивното работење. Ова води до подобрена способност за донесување одлуки и попрецизни резултати кои се изведени од многу поголеми збирки на податоци од она што може да се постигне само со користење на традиционални методи.

Подобрено одлучување

Употребата на анализа на слики во бизнисите за да помогне во донесувањето одлуки може да доведе до подобрена ефикасност и да им помогне на организациите подобро да управуваат со нивните ресурси. Преку различните вклучени техники и технологии, организацијата има способност брзо да обработува и анализира слики од различни извори. Ова им помага да донесуваат добри одлуки речиси веднаш.

Анализата на слики може да им помогне на организациите да ги сортираат, идентификуваат и оценат податоците со цел да им дадат приоритет на задачите или стратешките цели. Исто така, овозможува брза анализа на комплицираните обрасци во сликите, што заштедува драгоцено време на задачите за донесување одлуки на повисоко ниво. Дополнително, анализата на слики може да им помогне на компаниите да откријат трендови или повторливи проблеми кои инаку можеби останале незабележани.

Организациите сè повеќе ја користат моќта на технологиите за анализа на слики како што се апликациите за вештачка интелигенција (AI) и машинско учење (ML) за да создадат предвидливи модели кои ќе им дадат увид во тоа што ќе се случи во однос на однесувањето на клиентите и пазарните услови во иднина. Во овој момент, тимовите за анализа на пазарот постојано ги скенираат сликите што ги собрале од извори како што се веб-локациите на конкурентите и дигиталните канали. Со вистинските алатки, овие тимови можат брзо да утврдат како клиентите комуницираат со производите или услугите на организацијата со цел да изградат функционални увиди кои обезбедуваат конкурентска предност пред другите во индустријата.

Анализата на слики игра интегрална улога во деловните операции денес, обезбедувајќи им на организациите пристап до вредни увиди водени од податоци кои го стимулираат растот и напредокот побрзо од кога било досега.

Како да се користи анализа на слики

Анализата на слики е ефикасен начин за обработка на големи количини на податоци од слики и извлекување корисни информации од нив. Анализата на слики вклучува употреба на компјутерски алгоритми за да се одреди значењето на сликата. Може да се користи за различни задачи како што се препознавање објекти, препознавање лица и сегментација на слики. Во овој дел, ќе разговараме за тоа како може да се користи анализата на слики и некои од нејзините апликации.

Сегментација на сликата

Сегментацијата на сликите е гранка на обработка на слика во која сликата е поделена на повеќе сегменти, или региони, кои заедно ја сочинуваат целата слика. Секој сегмент претставува област на интерес во сликата и може да се смета како дискретен објект сам по себе. Целта на сегментацијата е да се поедностави и/или да се промени претставата на сликата во нешто што е позначајно и полесно да се анализира. Техниките на сегментација се користат во медицинските слики за различни задачи, кои се движат од идентификување на анатомски структури до следење на прогресијата на болеста. Дополнително, алгоритмите за сегментација се клучни компоненти во автоматизираните системи за надзор и може да се користат за задачи за роботска навигација и за откривање објекти.

Алгоритмите за сегментација генерално се потпираат или на методи базирани на пиксели или на методи засновани на класификација. Методите базирани на пиксели користат индикации како боја или текстура за да ја поделат сликата на посебни сегменти. Алтернативно, методите базирани на класификација комбинираат категории засновани на описни карактеристики како што се обликот или текстурата со цел автоматски да ги групираат пикселите заедно во соодветни сегменти/објекти.

Сегментацијата базирана на пиксели обично има за цел да ги одвои објектите според нивниот интензитет или вредностите на контраст со пресметување на глобалната статистика (на пример, средна вредност) на цел регион. Пристапите засновани на класификација често бараат рачно внесување и означување пред алгоритмот да почне да работи; сепак овие методи се многу моќни кога се работи со големи збирки на податоци или непознати типови на податоци кои не можат успешно да се одвојат само користејќи само вредности на пиксели.

Класификација на слики

Класификација на слики е процес на користење на компјутерски алгоритми за предвидување и означување на класи во дадена слика. Во овој процес, вообичаено е да се има „колекција“ на означени слики за обука кои служат како влез во алгоритам за учење. Врз основа на овие слики за обука, карактеристиките како што се големината, обликот и бојата се извлекуваат од сликата и се користат за класификација на сликите. Оваа техника овозможува попрецизни резултати во споредба со рачното етикетирање, каде што луѓето може да направат грешки поради погрешни класификации или грешки при етикетирање.

Со оглед на непозната слика, може да се примени постоечки класификатор кој потоа на овој специфичен влез му доделува излезна категорија според претходно дефинираниот број на различни класи. Некои примери за употреба на ова се движат од системи за автономно возење автомобил што му даваат можности за препознавање предмети до откривање на лицето во биометриските апликации. Дополнително, имањето точни означени податоци преку класификација на слики може да даде значително повеќе увид во нашата околина со користење на огромни владини збирки на податоци за понатамошна анализа - особено во корелации помеѓу типови на објекти и деловни апликации како што се анализа на малопродажба или аналитика за забава.

Од имплементирање на невронски мрежи со техники за оптимизација на графичкиот процесор со цел да се добие паралелна обработка до различни форми на машинско учење – има безброј начини на кои може да се обучат модели на вештачка интелигенција или да се користат техники за длабоко учење во областа на класификација на слики; иако учењето без надзор сè уште има некои пречки што ги спречуваат истражувачите целосно да ги искористат со максимален потенцијал, овие методи сè уште активно се истражуваат и истражуваат. Така, разбирањето како да се имплементираат бара сеопфатно разбирање на алгоритмите за компјутерска визија, како и силно техничко знаење кое вклучува практики за инженерство од заднина, како што се јазиците за скриптирање како Python за цели на имплементација, заедно со интимна позадина за новите технологии како блокчејн или инфраструктура без сервер. имплементации

Откривање на предмети

Откривањето на објекти е компјутерска технологија и техника за обезбедување на точност во анализата на базата на податоци на слики. Оваа технологија користи различни софистицирани алгоритми за да ги идентификува објектите и нивните карактеристики во лесно препознатливите слики. Тој игра голема улога во многу области, како што се форензиката, медицинската наука, индустриската автоматизација, идентификацијата на лицето и системите за автоматска инспекција.

Откривањето на објекти вклучува анализа или собирање податоци за да се одредат големината, обликот и другите својства на одредени предмети на сликата. Овој тип на анализа на слики може да вклучи идентификација на предмети врз основа на нивната боја, текстура или дури и формите што ги создаваат кога ќе се стават заедно. Користењето на математички модели и статистички методи ја прави задачата многу полесна за компјутерите во денешно време.

Примарната цел овде е прецизно да се идентификува секој објект што се појавува во сет на слики со користење на неговите доделени ознаки за атрибути. Алгоритмот треба претходно да се обучи со многу податоци, вклучувајќи „добри“ примери за точни предвидувања за карактеристиките на секој целен објект пред да започне обуката. Откако обуката ќе заврши и прогнозирањето ќе биде успешно, ќе следуваат фази како што е заклучокот каде очекуваниот исход од даден влез работи со резултатите добиени од претходните студии.

Технологијата како алгоритмите за длабоко учење (DL) помага да се дозволи повеќе слоеви кои заедно работат на постигнување попрецизни резултати во пократок временски рок отколку што би можеле да обезбедат традиционалните методи пред да станат достапни во овој тип на хардверски поставки за обработка што се користат денес. На крајот на краиштата, ова ги прави начините со помош на вештачка интелигенција, како што е „Длабокото учење“ попривлечни од конвенционалните пристапи, бидејќи тие во голема мера ги намалуваат грешките додека обезбедуваат ефикасна метрика за точност на откривање објекти што лесно можат да произведат излез и во сценарија во реално време.

Алатки за анализа на слики

Анализата на слики е процес кој вклучува извлекување значајни информации од сликите со помош на неговите пресметковни методологии. Овој процес се користи во различни области, како што се медицински слики, вештачка интелигенција и далечинско сензорирање. За среќа, достапни се различни алатки за анализа на слики, што го прави процесот полесен и поефикасен. Ајде да погледнеме некои од алатките достапни за анализа на слики.

OpenCV

OpenCV е библиотека на програмски функции главно насочени кон компјутерска визија во реално време. Поддржува различни прозорци, Linux, платформа и други софтверски платформи и затоа често се користи за анализа на слики и задачи за обработка на слики. Областите на апликацијата на OpenCV вклучуваат: компјутерски вид, препознавање лица, идентификација на објекти, следење на движење, сегментација и препознавање.

OpenCV нуди широк опсег на моќни алатки кои можат да се користат за извршување на сложени задачи како што се откривање на објекти, препознавање на лица, автоматско извлекување карактеристики и многу повеќе. Има активна заедница која обезбедува кориснички решенија за вообичаени проблеми. Библиотеката е дизајнирана да се интегрира со многу програмски јазици како што се C++, Java или Python. Библиотеката им овозможува на програмерите да работат со слики на нивните посакувани јазици, со што значително се намалува времето за развој. OpenCV поддржува секаков вид податоци (како што се слики во 2D и 3D формација), што ја прави најразновидна алатка меѓу сите библиотеки за обработка на слики достапни денес.

Алатките вклучени во OpenCV се:
-Филтрирање на слики
-Сегментација на објекти
- Карактеристики на екстракција
-Соклопување и класификација на карактеристики
-Следење на објекти и анализа на движење
-3Д реконструкција за објекти кои се изучуваат

Неговите алатки се широко користени за автоматска визуелна инспекција во индустриски поставки поради неговите поволни карактеристики како ниска потрошувачка на меморија, брзо извршување на повеќето платформи (особено вградените), преносливост меѓу системи кои користат стандардни библиотеки како OpenMPI/MPI4Py. Нејзината лиценца со отворен код ја прави уште попривлечна за корисниците кои сакаат да ја користат без никакви плаќања за авторски права или лиценци од компании или организации како mathworks итн…

TensorFlow

TensorFlow е софтверска библиотека со отворен код што се користи за развој и обука на модели за длабоко учење. Системите за длабоко учење, како што се моделите за анализа на слики, се изградени од повеќе слоеви на неврони кои обработуваат влезни податоци, како што е слика. TensorFlow им овозможува на програмерите полесно да развијат и распоредуваат најсовремени модели за длабоко учење кои можат да се користат во видот, обработката на природниот јазик и други области.

Главната придобивка од користењето на TensorFlow е тоа што обезбедува лесен начин за брзо и ефикасно создавање и распоредување моќни модели за машинско учење. TensorFlow, исто така, поддржува широк спектар на апликации на MacOS, Windows, Linux и мобилни платформи. И бидејќи е со отворен код и има богата поддршка од заедницата, можете да ги користите постоечките алатки во вашиот развојен процес без да морате повторно да ги измислувате тркалата или да трошите дополнително време на дебагирање на кодот од нула.

Покрај обуката за нови модели од почеток, TensorFlow исто така ви овозможува повторно да ги користите претходно обучените модели за пренос на учење или дотерување на одредени сетови на проблеми. Ова овозможува брзо да се изградат сопствени решенија приспособени на одредени проблеми, истовремено искористувајќи ги предностите на постојното знаење вградено во постоечките мрежи. Со оваа флексибилност во рака, програмерите можат да почнат да експериментираат со различни архитектури побрзо од кога било досега - да ги активираат и работат со резултати со висока точност за кратко време.

Google Cloud Vision

Google Cloud Vision е моќна алатка за обработка на слики дизајнирана да им помогне на бизнисите да анализираат слики и да добијат вредни сознанија. Се заснова на истата технологија што ја користи Google Photos, што го прави сигурен и лесен за користење. Оваа алатка базирана на облак им овозможува на бизнисите брзо да обработуваат големи количини слики, да детектираат лица, да идентификуваат предмети и да извлекуваат текст додека избегнуваат рачна работа.

Друга одлична карактеристика на Google Cloud Vision е неговата способност да идентификува предмети од широк опсег на категории како животни или производи. Со функцијата „откривање лого“, корисниците можат да се поврзат со брендови како Facebook или Instagram за детални информации за следење и анализа. Функцијата „откривање знаменитости“ им помага на корисниците да ги забележат знаменитостите околу нив и подобро да ја разберат нивната локална култура во еден момент.

Освен способностите за препознавање објекти, Google Cloud Vision на корисниците им овозможува и анализа на чувствата, како и автоматска алатка за титлови за слики - совршена за моментална анализа! Дополнително, оваа алатка нуди можности за препознавање лица кои се одлични за маркетиншки цели бидејќи со голема точност детектираат атрибути како возраста и полот. Конечно, можностите за извлекување на клучни зборови им овозможуваат на корисниците брзо скенирање низ влезните слики додека наоѓаат релевантни клучни зборови кои можат да се користат во подоцнежните процеси или апликации.

Како заклучок, Google Cloud Vision е одлична опција кога барате алатка за обработка на слики што ќе им помогне на бизнисите да ги анализираат нивните слики поефикасно од кога било досега!

Заклучок

Анализата на слики е моќна алатка за собирање увиди од дигитални слики. Може да се користи во многу различни области како што се медицината, автомобилската индустрија и фотографијата. Придобивките од користењето на анализа на слики се многубројни и можат да заштедат време, пари и напор. Во оваа статија, ги разгледавме основите на анализата на слики, што е тоа и како може да ви користи. Разговаравме и за различните видови на анализа и најдобрите практики за успешна анализа на слики. Како заклучок, евидентно е дека анализата на слики е моќна алатка за собирање увиди и донесување информирани одлуки водени од податоци.

Резиме

Изборот на печење за вашето кафе зависи од вкусот и јачината што ги претпочитате, како и од вашите регионални преференции. Различни печења нудат широк спектар на имиња и категории на бои, но генерално, лесните печења ќе имаат поблаг вкус и малку поголема содржина на кофеин, додека темните печења се погорчливи со помала киселост. Популарните типови на секој од нив вклучуваат Light City, Half City, Cinnamon, City, American, Breakfast, Full City, High Continental New Orleans European Espresso виенски италијански француски. Без разлика дали сте љубител на светло или темно зрна кафе - или некаде помеѓу - погрижете се да прашате пред да купите за да го добиете токму она што го барате!

Дополнителни информации

Употребата на анализа на слики за да се добие увид и да се извлечат заклучоци од сликите станува сè попопуларна во широк опсег на индустрии, од здравствена заштита до безбедност. Ако сакате да дознаете повеќе за оваа технологија, разгледајте ги следните ресурси:

Написи и упатства
-„Анализа на слики: Што е тоа и како да се користи“ од Oracle
-„Вовед во анализа на слики за луѓе кои не знаат ништо за анализата на слики“ од Кент Вудард
-„8 чекори кон разбирање на анализата и обработката на сликите во машинското учење“ од Виктор Шарпнеј
Книги и публикации
-Обработка на слики: Принципи и апликации од Милан Сонка и др.
-Компјутер и машинска визија - теорија, алгоритми, практики (4то издание) од Е.Р. Дејвис
-Дигитална обработка на слики со OpenCV – Библиографија (верзија 4.1) Составена од Дејвид Дардас Вебинари и подкасти
-Вебинар за компјутерска визија преку машинско учење организиран од Treehouse AI
-Подкаст за основите на машинско учење хостиран од Google Cloud Platform Има и многу други книги, статии, вебинари, подкасти, работилници и други ресурси кои можат да ви помогнат подобро да ја разберете методологијата за анализа на слики, како и како да ја користите за одредени апликации.

Здраво, јас сум Ким, мајка и ентузијаст за стоп-моушн со искуство во креирање медиуми и развој на веб. Имам огромна страст за цртање и анимација, а сега нуркам со глава во светот на стоп-моушн. Со мојот блог, јас го споделувам моето учење со вас момци.